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中美两国围绕人工智能主导权的竞争，正在进入一个新的阶段。
这一次，竞争的焦点不再只是模型本身的能力高低，而是能否用AI来打造更强大的下一代AI。
美中两国的头部AI企业，正日益专注于让先进模型承担编写代码、设计实验、开发训练方法等工作。
这些能力最终都指向业内所称的“递归式自我改进”，也就是让AI系统具备自主训练自身的能力。
六十一年前的构想，如今照进现实
早在六十一年前，英国数学家杰克·古德就提出了“智能爆炸”这一概念。
他描述的是这样一种情形：一旦智能机器进入完全自动化的自我改进循环，其能力将迅速甩开人类智能，一去不复返。
几十年来，这种被称为“递归式自我改进”的能力，始终被视为AI领域的“圣杯”。
其背后的逻辑很直接：谁先实现这一能力，谁就能将对手远远甩在身后，并借此建立难以撼动的领先优势。
如今，这一构想正从理论走向现实的边缘。
美国企业争相押注，中国厂商急起直追
美国的头部AI企业正将递归式自我改进列为优先方向，以期进一步拉大与中国同行的差距。
上周，Claude的开发商Anthropic宣布，其模型正在逐步接近实现这一能力，相关消息在网络上迅速传播。
该公司同时提出，希望保留在全球范围内“暂时叫停”AI发展的选项，理由是一旦实现递归式自我改进，失控风险将大幅上升，尽管这类警示也曾被批评为一种营销话术。
OpenAI同样在加速布局。
该公司上周发文表示，目标是打造一名能够推动深度学习研究的“自动化AI研究员”，但也坦承尚不确定该如何安全地实现“完全对齐的递归式自我改进”。
九月初发布的GPT-6 Astra模型，被OpenAI称为“全球最智能、最具对齐性的模型”。
在大洋彼岸，中国的开发者也在朝着同一个方向前进。
北京AI企业智谱的创始人唐杰在8月31日的业绩说明会上表示，公司下一代模型GLM-6正朝着“自我进化”的方向迈进。
小米MiMo模型的主要开发者骆福理此前也曾在中关村论坛上表示，“自我进化”将成为未来一年AI领域最重要的趋势，相关的可实现路径已经初现雏形。
共同的目标，不同的风险认知
值得注意的是，中美两国对这场竞赛的理解，并非完全一致。
在美国的头部实验室看来，递归式自我改进往往被视为通向通用人工智能最主流的技术路径，即让AI在几乎无需人类协助的情况下持续自我提升。
Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪今年年初曾表示，一旦AI在编程与研究领域的能力足够强，它就能被用来训练下一代模型，从而形成一个不断自我加速的循环。
他甚至预测，AI在六到十二个月内就可能完成绝大部分软件工程师目前承担的工作，届时整体进展速度可能会超出多数人的预期。
相比之下，中国科研界对这一议题的理解则更为审慎和多元，部分观点更强调具身智能与物理世界交互的重要性，而非单纯依赖软件层面的递归循环。
无论技术路径最终走向何方炒股配资介绍入配资，一个不争的事实是：这场围绕“谁能率先教会AI自我进化”的竞赛,正在同时牵动两国的产业布局、安全治理与全球AI格局的未来走向。
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